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界面新闻编辑 | 宋佳楠
OpenAI创始成员、特斯拉前AI负责人Andrej Karpathy创办了一家人工智能教育公司Eureka Labs。
7月17日凌晨，Andrej Karpathy在X平台上正式宣布了这一消息。在他的设想里，Eureka Labs正在建立一种新型的AI原生学校。例如，在物理学方面，你可以想象与物理学家费曼一起学习高质量的课程材料，他将全程指导你的学习。
通常既精通学科、教学能力卓越、有无限耐心、精通世界各种语言的专家非常稀缺，无法亲自为80亿人中的每一个人提供辅导。然而，随着生成型人工智能的进步，这种学习体验变得可行。
教师与AI共生，并在一个通用平台上运行整个课程体系——教师仍然设计课程材料，但可以使用经过优化的AI教学助手来支持、利用和扩展课程材料，帮助学生学习。
“如果我们成功了，任何人都可以学习任何东西，从而扩大教育的覆盖面（学习人数众多）和深度（个人学习大量科目，超出目前可能的范围）。”Andrej Karpathy称。
在官宣帖子的评论区，Andrej Karpathy解释了Eureka Labs名字的来源：Eureka源自古希腊语εὕρηκα，是一种理解某事、感觉它一闪而过的美妙感觉，其目标是在人们的脑海中激发这些时刻。而名字里加个Labs则是因为，Eureka作为单个单词已经被别人占用了，而Karpathy一直想要一个实验室。
Eureka Labs的第一款产品是人工智能课程LLM101n。这是一门面向本科生的课程，引导学生训练自己的人工智能，类似于缩小版的AI教学助手。课程材料将在网上提供，学校也计划同时开设数字班和实体班。今年6月，Andrej Karpathy已在GitHub上传了LLM101n的课程目录，曾引发大量关注。
当被网友问及Eureka Labs的产品是订阅服务还是免费提供给所有人，亦或是像可汗学院一样混合使用时，Andrej Karpathy表示，他确实希望Eureka Labs成为一家正规、自给自足的企业，但真的不想把教育内容作为门禁。
“内容本身是免费的，并且是经过许可的，收入则来自其他一切，例如运行数字或物理群组一起研究材料等。”他说。
“人工智能将对教育产生巨大影响，我知道这是你热衷的事情。”在Andrej Karpathy的官宣帖子下，谷歌首席科学家Jeff Dean发来祝福并回忆称，当时他做客座讲座时就已看出，Andrej Karpathy花了很多心思去思考，如何最好地向人们传授不同类型的课程内容。
自今年2月再度从OpenAI离职后，外界对于Andrej Karpathy下一步的动向非常关注，他本人也在X平台上称：“（离职）中间没有什么戏剧性冲突，只是想去尝试一下自己的个人项目。”
梳理Andrej Karpathy早年的读书工作生涯，也能找到他与教育之间的各种联结。
出生于捷克斯洛伐克（现为斯洛伐克）的他，15岁时随家人移居加拿大，2009年在多伦多大学获得计算机科学和物理学学士学位。在那里，他第一次接触到深度学习，聆听Hinton的课程。
2011年，Andrej Karpathy在不列颠哥伦比亚大学获得硕士学位，其导师为计算机科学系教授Michiel van de Panne，主要研究物理模拟中用于敏捷机器人的机器学习。例如，模拟跑步者或人群中的模拟人研究。
随后，他继续攻读斯坦福大学博士学位，师从著名AI学者李飞飞，专注于自然语言处理和计算机视觉的交叉点，以及适合这项任务的深度学习模型。期间，他撰写了斯坦福大学第一门深度学习课程《CS231n：卷积神经网络与视觉识别》，并担任主要讲师。这门课程下的班级也成为斯坦福大学最大的班级之一。
2015到2017年，Andrej Karpathy的身份转变为OpenAI的创始成员和研究科学家。但在该公司创立仅一年多后，他又接受马斯克的邀请加入特斯拉，并一手促成了Autopilot的开发。2017年6月，他成为特斯拉的人工智能总监，向马斯克汇报，后于2022年7月离开。
在后续的访谈中，Andrej Karpathy称这是一个艰难的决定。虽然特斯拉还未完全实现自动化驾驶，但研发团队已经可以自行发展。这次离职也给他一个机会，去重新审视自己对于人工智能、开源和教育的热爱。
八个月后，Andrej Karpathy宣布自己再次加入OpenAI。但不同于上次，此次“二进宫”，他的角色被媒体形容为“像是一个只被允许坐在替补席近距离看球赛的人”，甚至不太知道他在OpenAI具体负责了什么。一个广为流传的消息是，他在OpenAI最后两个项目，分到的训练资源分别只有可怜的256和64张GPU。
而随着OpenAI宫斗戏码愈演愈烈，Andrej Karpathy也于今年2月再次离开。
工作变动间隙，Andrej Karpathy坚持在做的一件事是，在公开平台分享知识，无论是通过博客、发帖，亦或是视频讲课等。在X平台、YouTube上，他分别收获102.8万、50.9万关注订阅者。七个月前，他在YouTube上传的一则关于大模型入门的视频获得204万的观看。这些干货知识的分享也让他与“教育”更近一步。
他曾提出过不少观点，比如“神经网络是软件2.0，而非机器学习的一种工具”；“幻觉不是bug，它是大模型最大的特征”；“大模型本质是世界知识的最佳压缩”，以及“大模型可视为一个操作系统”等。
今年年初，他还在一条长文中指出，很多YouTube和TikTok视频看上去是教学，本质上不过是“陷阱”。对于真的想“教”点什么的人，他认为应该要做长内容、长文、长视频，哪怕会让观众汗流浃背，哪怕会失去观众，但至少大家能真的学到东西。“它像是在健身房进行的一次严格训练，心理上要有大汗淋漓的感觉。”
在回忆过往的学习、工作经历时，Andrej Karpathy坦言，他对教育的兴趣可以追溯到学生时期在网上教大家玩魔方，在斯坦福大学开设CS231n课程，再到最近的Zero-to-Hero AI系列。而他在人工智能方面的工作，则是从斯坦福大学的学术研究到特斯拉的现实世界产品以及OpenAI的AGI研究。
“但到目前为止，我将两者（教育和AI）结合起来的所有工作都只是兼职，是我‘真正工作’的副业。”Andrej Karpathy称，EurekaLabs才是其20多年来“对人工智能和教育的热情的结晶”。
